p Usando dados anônimos de telefones celulares, Talayeh Aledavood, pesquisador de doutorado da Aalto University, descobriu os padrões de comportamento das pessoas. Ela descobriu que os cronotipos individuais, 'os períodos inerentes de sono durante um período de 24 horas, correlacionar com o tamanho das redes sociais das pessoas, o quanto eles estão em contato com os outros, e também o tipo de cronótipos com os quais interagimos. p Os noturnos tendem a ter redes sociais mais amplas do que as pessoas matutinas. Os noctívagos também são mais centrais em suas próprias redes e - distintamente mais do que os madrugadores - se limitam a sua espécie e interagem com outros que ficam acordados até tarde.

p "As migalhas de pão digital que nosso uso diário do telefone deixa para trás podem ser usadas para monitorar nosso comportamento. Elas fornecem uma imagem de nossas atividades, movimentos e comunicação, "diz Aledavood.

p Em sua dissertação, Aledavood usou esses rastros digitais para investigar os padrões de comportamento das pessoas. Os tempos de sono podem ser inferidos de períodos sem uso de smartphone. O tempo das ligações feitas para amigos e o tamanho de nossas redes sociais, com base em chamadas, Texto:% s, ou e-mails, revelar nossos hábitos sociais. É muito mais difícil obter informações precisas como essa a partir de pesquisas, por exemplo, e é possível ampliar o escopo do estudo para países inteiros.

p Ao fornecer um conhecimento interessante das correlações do padrão de sono com interações e redes sociais, A pesquisa de Aledavood tem implicações mais amplas. Suas descobertas podem levar à compreensão e tratamento de problemas de saúde mental. Dados coletados e vinculados a partir de dispositivos móveis, redes sociais e outras plataformas digitais podem funcionar como indicadores de transtornos mentais. Aledavood delineou um método para coletar dados para essa finalidade.

p "Não existem biomarcadores claros para detectar transtornos mentais como existem para diabetes ou tumores, então você tem que encontrar novas maneiras de procurá-los. Perturbações nos ritmos do sono podem indicar vários transtornos mentais, e meu plano é inferir esses distúrbios a partir de dados coletados do uso de dispositivos digitais pelas pessoas, "Aledavood explica.

p O objetivo final da Aledavood é desenvolver sistemas automatizados que possam ajudar os pacientes a procurar ajuda profissional antes que sua condição se torne grave. Fazendo visualizações, por exemplo, os dados coletados podem ajudar os profissionais de saúde a obter uma visão aprofundada da condição de seus pacientes.

p Aledavood enfatiza que a privacidade e a segurança da informação de todos os participantes do estudo, especialmente dos pacientes, são cruciais. "O método de coleta de dados que desenvolvemos foi projetado para proteger a privacidade das pessoas desde o início. A privacidade é importante em todas as esferas de nossas vidas digitais, e ao contrário da infinidade de aplicativos de telefone móvel disponíveis abertamente que não são cientificamente validados ou eticamente aprovados, pesquisas futuras e o uso clínico de nossos métodos passarão por uma avaliação ética estrita. Precisamos ter certeza de que um método ou aplicativo de coleta de dados é realmente benéfico para o bem-estar e o tratamento do paciente, "Aledavood diz.